UPAYA PETANI KOPI DESA TERTINGGAL DALAM MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN KELUARGA DI KECAMATAN TANJUNG RAJA KABUPATEN LAMPUNG UTARA
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini untuk mengetahui berbagai upaya yang dilakukan untuk meningkatkan kesejaheraan keluarga petani kopi dan menganalisis berbagai faktor-faktor yang berhubungan dengan peningkatan kesejahteraan keluarga petani kopi. Hasil penelitian berbagai upaya yang dilakukan untuk melaksanakan peningkatan kesejahteraan keluarga desa tertinggal yang ada di Kecamatan Tanjung Raja, Kabupaten Lampung Utara adalah adanya program pemberdayaan nasional. Kegiatan-kegiatan yang ada pada program pemberdayaan masyarakat ini seperti : Program Bantuan Langsung Tunai (BLT), Program bantuan perorangan/kelompok, dan pemberdayaan masyarakat lokal. Adanya peran tambahan dari pihak keluarga yang membantu memanajemen keuangan keluarga. Dan terlaksananya modal sosial yang baik pada petani kopi. Sedangkan untuk karakteristik-karakteristik petani kopi yang berhubungan dengan tingkat kesejahteraan keluarga berada pada adalah umur petani (X 1 ), pendidikan terakhir (X 2 ), kepemilikan lahan (X 5 ), luas lahan (X 6 ), dan jarak kebun (X 7 ) kelima variabel independen tersebut memiliki nilai signifikan yang kurang dari 0,05 atau 0,01 lama usahatani dan umur tanaman kopi tidak berhubungan. Lokasi penelitian dilaksanakan di Kecamatan Tanjung Raja, Kabupaten Lampung Utara yang melaksanakan kegiatan perkebunan kopi. Desa Sindang Marga dan Gunung Sadar adalah dua desa yang dipilih secara sengaja. Jumlah responden dalam penelitian ini adalah 44 yang terdiri atas 33 petani kopi di Desa Sindang Marga dan 11 petani kopi di Desa Gunung Sadar. Penelitian kepada responden dilakukan secara pada Februari 2022. Metode analisis tujuan pertama analisis kualitatif study literatur dan analisis rankspearman adalah analisis pada tujuan kedua.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».